(57)【要約】【課題】１つの画像のなかで、３Ｄ−ＤＮＲの必要な部分に対してのみ適切な３Ｄ−ＤＮＲを適応的に実施し、高品質な３Ｄ−ＤＮＲ処理を行う画像処理装置を提供する。【解決手段】データセレクタ１は、連続する入力画像３フレーム分の画像データのそれぞれをＦＲＢ２，３，４に振り分けて格納する。コンパレータ５は、ＦＲＢ２，３，４に収納された３フレーム分の画像データを元に同一座標の各画素毎に自己相関係数値を計算する。コンパレータ５は、各フレーム間の自己相関係数値を比較し、各フレーム間の相関を判定する。この３フレーム間の相関判定の結果を４つにパターン分けし、動き判定を行う。この動き判定結果が、静止または動き停止と判断される画素を３Ｄ−ＤＮＲユニット６に通知する。３Ｄ−ＤＮＲユニット６は、通知された画素またはそれらの画素の集合に対して３Ｄ−ＤＮＲ処理を行う。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データに３次元ノイズリダクション処理を行う画像処理装置であって、フレーム毎に３フレーム分の画像データを記憶する記憶手段に入力画像データを振り分ける画像選別手段と、前記各フレーム間の画像データの画素毎に自己相関係数値を計算する計算手段と、前記計算された自己相関係数値に基づき画素毎に３次元ノイズリダクション処理を行うか否かを判断する判断手段と、３次元ノイズリダクション処理を行うと判断された画素または画素の集合に３次元ノイズリダクション処理を適応的に実施する画像処理手段とを、有する事を特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記判断手段が、前記計算された自己相関係数値から画像の動き判定をし、この画像の動き判定結果から静止または動き停止と判定された画素を、３次元ノイズリダクション処理を行う画素と判断するものである事を特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記判断手段が、任意のフレームの注目画素と他のフレームの周辺画素との間の自己相関係数値を注目画素間の自己相関係数値に反映させて動き判定をし、この動き判定結果から静止または動き停止と判定された画素を、３次元ノイズリダクション処理を行う画素と判断するものである事を特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記判断手段が、任意のフレームとこの前後の２フレームとの間の自己相関係数値がともに相関ありと判断される場合には、当該注目画素が静止していると判定し、前記任意のフレームとこの前のフレームとの間の自己相関係数値が相関なしと判断され、かつ前記任意のフレームとこれに続くフレームとの間の自己相関係数値が相関ありと判断される場合には、当該注目画素が動き停止となったと判定し、前記静止または動き停止と判定された画素を、３次元ノイズリダクション処理を行う画素と判断するものである事を特徴とする請求項２または３記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、画像データを大量にメモリセル等の記憶手段に書き込む必要のある装置等に好適に用いられる画像処理装置に係り、詳しくは、画像データに対して３次元ノイズリダクション処理を適応的に行い、画質の向上を図る画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在の画像データのノイズ低減の技術としては、下記の特許文献１、２に開示されているように、画像データに対して３次元ノイズリダクション処理を行うことが広く知られている。
【０００３】
特許文献１では、簡単な構成で画質を向上させることができる映像信号処理回路および映像処理方法を提供することを目的とした３次元ノイズリダクション処理技術が開示されている。即ち、動き検出回路１０２は、複合映像信号ＶＤとフレームメモリ１０１からの１フレーム前の映像信号の２つのフレームの映像信号に基づいて、映像の動きの有無を検出する。３次元Ｙ／Ｃ分離回路１０３は、動き検出回路１０２から出力される動き信号ＭＳ１に基づいて、複合映像信号ＶＤから輝度信号Ｙ１および色信号Ｃ１を分離する。動き検出回路１０７は、３次元Ｙ／Ｃ分離回路から出力される輝度信号Ｙ１とフレームメモリ１０５からの１フレーム前の輝度信号の２フレームの輝度信号に基づいて、映像の動きの有無を検出する。合成回路１０８は、動き検出回路１０２および動き検出回路１０７から出力される動き信号ＭＳ１，ＭＳ２を合成する。３次元ノイズリダクション回路１０６は、合成回路１０８の出力信号に基づいて、３次元Ｙ／Ｃ分離回路１０３から出力される輝度信号Ｙ１のノイズを低減させるというものである。
【０００４】
特許文献２では、ノイズキャンセルによる静止画の画質の劣化を防止し、かつ時間軸によるノイズリダクションに起因する動画ノイズの低減を可能にすることを目的とする３次元ノイズリダクション処理を含む動画ノイズの低減技術が開示されている。即ち、映像信号処理回路において、入力映像信号が静止画である場合、動き検出回路３は、水平ノイズキャンセラ（水平ＮＣ）３の動作をＯＦＦまたはノイズキャンセル（ＮＣ）のかかりを入力映像信号に対して弱くするようＮＣ制御信号を水平ＮＣ３に供給し、一方フレーム／フィールドノイズリダクション（ＮＲ）回路（フレーム間またはフィールド間の絵柄の相関性を利用してノイズリダクションを行う）１がノイズリダクション（ＮＲ）を入力映像信号に対して強くかけるようＮＲ制御信号をＮＲ回路１に供給する。入力映像信号が動画である場合、ＮＲ回路１の動作をＯＦＦまたは静止画に比較してＮＲのかかりを入力映像信号に対して弱くするようＮＲ制御信号をＮＲ回路１に供給し、水平ＮＣ３がＮＣのかかりを入力映像信号（動画）に対して強めるようＮＣ制御信号を水平ＮＣ３に供給している。ここで、静止画であるか動画であるかは、動き検出回路５により、映像信号と１フレームまたは１フィールド遅延された映像信号（１フレームまたは１フィールド前の映像信号）との差分から検出するというものである。
【特許文献１】特開２０００−０３２４９４号公報
【特許文献２】特開平１１−０６９２０２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記従来の技術には、以下のような問題点があった。即ち、画像に３次元ノイズリダクション処理（以下、３Ｄ−ＤＮＲと称す）を実施する場合、従来は、フレーム単位もしくはフィールド単位で画像全体に３Ｄ−ＤＮＲ処理を実施していた為、ノイズがある部分も無い部分も一様に３Ｄ−ＤＮＲが掛けられ、３Ｄ−ＤＮＲ処理後の画像では、もともとノイズが無かった部分については、細かいディテールが失われるという問題点があった。また、従来の３Ｄ−ＤＮＲ処理では、ビートノイズ等の固定ノイズを除去することが出来ないと言う問題点があった。また、従来の動き判定では、単に１フィールドあるいは１フレーム分遅延させた画像と現画像との差分を取って閾値と比較しているだけで、前後の画像との微妙な相関性は全く考慮されていない為、停止に向かう動きなど、微妙な動きをする画像を捉えて３Ｄ−ＤＮＲ処理を実施することが出来ないという問題点があった。更に、動きの速い画像に対しては適切な３Ｄ−ＤＮＲを掛ける事が出来ない為、処理画像に残像が生じるという問題点があった。
【０００６】
この発明は、上述の事情に鑑みてなされたものであって、１つの画像のなかで、３Ｄ−ＤＮＲの必要な部分に対してのみ適切な３Ｄ−ＤＮＲを適応的に実施することで、高品質な３Ｄ−ＤＮＲ処理を行う画像処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述の課題を解決するための、請求項１記載の発明は、画像処理装置に係り、画像データに３次元ノイズリダクション処理を行う画像処理装置であって、フレーム毎に３フレーム分の画像データを記憶する記憶手段に入力画像データを振り分ける画像選別手段と、前記各フレーム間の画像データの画素毎に自己相関係数値を計算する計算手段と、前記計算された自己相関係数値に基づき画素毎に３次元ノイズリダクション処理を行うか否かを判断する判断手段と、３次元ノイズリダクション処理を行うと判断された画素または画素の集合に３次元ノイズリダクション処理を適応的に実施する画像処理手段とを、有する事を特徴としている。
【０００８】
また、請求項２記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置に係り、前記判断手段が、前記計算された自己相関係数値から画像の動き判定をし、この画像の動き判定結果から静止または動き停止と判定された画素を、３次元ノイズリダクション処理を行う画素と判断するものである事を特徴としている。
【０００９】
また、請求項３記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置に係り、前記判断手段が、任意のフレームの注目画素と他のフレームの周辺画素との間の自己相関係数値を注目画素間の自己相関係数値に反映させて動き判定をし、この動き判定結果から静止または動き停止と判定された画素を、３次元ノイズリダクション処理を行う画素と判断するものである事を特徴としている。
【００１０】
更に、請求項４記載の発明は、請求項２または３記載の画像処理装置に係り、前記判断手段が、任意のフレームとこの前後の２フレームとの間の自己相関係数値がともに相関ありと判断される場合には、当該注目画素が静止していると判定し、前記任意のフレームとこの前のフレームとの間の自己相関係数値が相関なしと判断され、かつ前記任意のフレームとこれに続くフレームとの間の自己相関係数値が相関ありと判断される場合には、当該注目画素が動き停止となったと判定し、前記静止または動き停止と判定された画素を、３次元ノイズリダクション処理を行う画素と判断するものである事を特徴としている。
【発明の効果】
【００１１】
以上説明したような、この発明の構成によれば、第１の効果として、３Ｄ−ＤＮＲ処理を実施する際、前後のフレームの画素値との自己相関関数を計算し、相関性の高い画素に対してのみ選択的に３Ｄ−ＤＮＲ処理を行うため、処理が不要な箇所に処理を実施することが無くなり、処理画像の画質の向上を図ることが出来ることである。また、第２の効果として、必要な箇所にのみ３Ｄ−ＤＮＲを実施するため、処理の高速化を図ることが出来ることである。また、第３の効果として、３フレームの画像間の相関性を用いて動き判定を行うため、停止に向かう動きなど、微妙な動きをする画像を捉えて３Ｄ−ＤＮＲ処理を実施することが出来るようになることである。更に、第４の効果として、注目画素間の自己相関係数値に、注目画素と周辺画素間の自己相関係数値を反映させることで、ノイズと画像との判別が可能となり、固定ビートノイズの除去が出来るようになることである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
この発明は、１つの画像のなかで３Ｄ−ＤＮＲが必要な場所に対してのみ適切な３Ｄ−ＤＮＲを適応的に行うことで、高品質な３Ｄ−ＤＮＲ処理を行う画像処理装置を提供する目的を、画像の３Ｄ−ＤＮＲ処理を行う際、３フレーム分の画素データを記憶し、各フレーム画像間の相関関係を画素毎に調査して画像の動き判定を行い、この動き判定結果から当該画素が静止または動き停止と判定された場合に、画素毎もしくはそれらの画素の集合毎に適応的に３Ｄ−ＤＮＲ処理を行うことで実現した。画像は、一般に画素間の水平方向及び垂直方向の相関性は高い事が知られている。その為、事前に処理画像と前後のフレーム画像において、注目画素の相関性、あるいは注目画素の相関性に加えて注目画素と周辺画素の相関性を調査し、画像の動き判定を実施した上で、静止または動き停止と判定された画素間の相関性が高い部分に対し、適応的に３Ｄ−ＤＮＲ処理を実施する事により、３Ｄ−ＤＮＲ処理の必要な画像の部分のみに３Ｄ−ＤＮＲ処理を実施する事が出来るようにするとともに、処理画像の画質の向上および３Ｄ−ＤＮＲ処理の高速化、さらには固定ビートノイズの除去を図ることが出来るようにしている。
以下、図面を参照して、この発明の実施の形態について説明する。説明は、実施例を用いて具体的に行う。
【実施例１】
【００１３】
まず、この発明の第１実施例を説明する。図１は、この実施例である画像処理装置の電気的構成を示すブロック図である。この実施例の画像処理装置は、外部のシステムバス７等に接続されて入力された３フレーム分の画像データを次に述べるフレームバッファに振り分けるデータセレクタ１と、振り分けられた画像データを１フレーム分ずつ保持する記憶手段としてのフレームバッファ（以下、ＦＲＢと称す）２，３，４と、各ＦＲＢに保持された１フレーム分の画像データを画素毎に読み出し、フレーム間の自己相関係数値を自己相関関数によって計算し、その結果に基づき画像の動き判定を行い、この動き判定結果に基づき、入力画像に対し画素毎に３Ｄ−ＤＮＲ処理を実施するかどうか判断するコンパレータ５と、コンパレータ５の判断結果により、入力画像に対し画素毎またはそれらの画素の集合毎に３Ｄ−ＤＮＲ処理を実行する３Ｄ−ＤＮＲユニット６とを有している。ここで、画像データの各画素データは、各々色情報を持つカラー画像データを構成するものであっても良いし、モノクロ画像データを構成するものであっても良い。
【００１４】
この画像処理装置では、３Ｄ−ＤＮＲ処理を実施するに当たり、まず、データセレクタ１が、連続する入力画像３フレーム分の画像データＦＲ０、ＦＲ１、ＦＲ２のそれぞれをＦＲＢ２，ＦＲＢ３，ＦＲＢ４に振り分けて格納する。コンパレータ５は、図２に示すように、ＦＲＢ２，ＦＲＢ３，ＦＲＢ４に収納された３フレーム分の画像データを元に同一座標の各画素毎に自己相関係数値を計算する。自己相関係数値は、一般的に式（１）で表される自己相関関数により算出する。
【数１】
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式（１）において、ｎはサンプリングポイント数、Ｎはデータ数、Ｙ（ｎ）、Ｙ（ｎ−ｋ）は画素データ、ｋはずらし時間順を表す。なお、自己相関係数値は絶対値をとるものとする。
【００１５】
コンパレータ５は、式（１）より注目画素の自己相関係数値を算出し、各フレーム間の自己相関関数の値を比較する。算出した自己相関係数値（正規化したもの）が０．５未満（自己相関係数値＜０．５）の場合は対象フレーム間に相関無しと判定し、０．５以上の場合（自己相関係数値≧０．５）は相関ありと判定する。この３フレーム間の相関判定の結果は、図３に示すように、４つにパターン分けすることが出来る。この４つのパターンのそれぞれについて、動き判定を行い、３Ｄ−ＤＮＲを掛けるか否かを、次のように判断する。
【００１６】
（１）パターン＃１：１フレーム目と２フレーム目、３フレーム目の画素の相関が高い場合である。この場合は静止画像の画素と見なし、注目画素に対し３Ｄ−ＤＮＲを掛けると判断する。
（２）パターン＃２：１フレーム目と２フレーム目の相関が高く、２フレーム目と３フレーム目の相関が低い場合である。この場合は画像の動き開始と見なし、注目画素に対しては３Ｄ−ＤＮＲは掛けないと判断する。
（３）パターン＃３：２フレーム目と３フレーム目の相関が高く、１フレーム目と２フレーム目の相関が低い場合である．この場合は画像の動き停止と見なし、注目画素に対し３Ｄ−ＤＮＲを掛けると判断する。
（４）パターン＃４：１，２，３の各フレーム間で相関係数にばらつきがあり、相関が低い場合である。この場合は動画像と見なし、注目画素に対しては３Ｄ−ＤＮＲは掛けないと判断する。
【００１７】
３Ｄ−ＤＮＲユニット６は、コンパレータ５での上記（１）〜（４）の相関判定のパターン分けでの判断結果に従い、ＦＲＢ２，３，４から読み出した画像データを元に画素毎に、あるいは画素集合毎に適応的に３Ｄ−ＤＮＲ処理を行う。３Ｄ−ＤＮＲ処理を行うフレームはいずれのフレームでも構わないがフレーム２が好適である。以上の処理が終了すると、データセレクタ１は、最も古いフレームの画像データを格納しているＦＲＢに、次のフレームの画像データを上書きする。コンパレータ５及び３Ｄ−ＤＮＲユニット６は、この上書きされた画像データを最新の画像データとする３フレームの画像データに対して、新たな動き判定と３Ｄ−ＤＮＲの一連の処理を実行する。
【００１８】
以上のように、３フレームの画像を構成する各画素間の相関性の高さを利用し、注目画素間の自己相関係数値を算出して注目画素間の相関関係を判断した上で、３フレーム間の画素の動き判定を行い、１フレーム内の静止画像部分に対してのみ選択的に３Ｄ−ＤＮＲを掛ける事により、動きの速い画像に余分な３Ｄ−ＤＮＲを掛ける事が無くなり、元の画像のローカルディテールを保持して、３Ｄ−ＤＮＲ処理後の画像の鮮鋭さを保ちつつノイズを除去し、適切な３Ｄ−ＤＮＲ処理を行う事が出来るようになる。また、１つの画像のうち必要な箇所にのみ３Ｄ−ＤＮＲを実施するため、処理の高速化を図ることが出来るようになる。更に、３フレームの画像間の相関性を用いて動き判定を行うため、停止に向かう動きなど、微妙な動きをする画像を捉えて３Ｄ−ＤＮＲ処理を実施することが出来るようになる。
【実施例２】
【００１９】
次に、この発明の第２実施例として、上記のコンパレータ５の具体的な構成例について説明する。図４は、この実施例のコンパレータ５の電気的構成を示すブロック図である。この実施例の全体構成は、実施例１と同様であり、容易に類推できるのでコンパレータ５以外の構成および動作や作用効果についての説明は省略し、コンパレータ５の構成と動作についてのみ説明する。
【００２０】
この実施例のコンパレータ５は、３フレーム間の同一位置の画素毎に実施例１の式（１）で表される自己相関関数による計算を行って、フレーム間の自己相関係数値を求め、これより動き判定を行い、この動き判定結果から当該注目画素に対して３Ｄ−ＤＮＲ処理を行うか否かを判断するものである。このため、コンパレータ５は、ＦＲＢ２，３，４から画像データを読み出して所定の乗算を行う３つの乗算器５１，５２，５３と、これらの乗算結果を加算する加算器５４と、加算結果を３で除算しフレーム間の相関係数値を求める除算器５５と、算出されたフレーム間の相関係数値から動き判定を行い、実施例１で示した４つのパターンのいずれに属しているかを判定して、当該注目画素に対して３Ｄ−ＤＮＲ処理を行うか否かを判断する相関判定部５６とから構成されている。
【００２１】
ＦＲＢ２，３，４には、時間順にフレーム１の画像データＦＲ０、フレーム２の画像データＦＲ１、フレーム３の画像データＦＲ２が振り分けられて格納されているものとする。図５（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に注目画素データの一例を示す。図５（ａ）のｋ＝０の画素データは、１フレーム目の元データ、図５（ｂ）のｋ＝１の画素データは、元データから１フレームずらした２フレーム目のもの、図５（ｃ）のｋ＝２の画素データは、元データから２フレームずらした３フレーム目のものである。ｎは、サンプリングポイント数を表す。
【００２２】
図６に、図５（ａ）、（ｂ）、（ｃ）の場合の画像データの数値を示す。Ｙｎはｋ＝０の画素データ、Ｙｎ−１はｋ＝１の画素データ、Ｙｎ−２はｋ＝２の画素データであり、Ｙｎは実施例１の式（１）のＹ（ｎ）を、同様に、Ｙｎ−１はＹ（ｎ−１）を、Ｙｎ−２はＹ（ｎ−２）を表している。図５（ａ）を参照すると、Ｙｎはｎ＝０のとき０．５、ｎ＝１のとき１、ｎ＝２のとき０．２５である。ここで、同時刻（ｎ＝０）の各フレームの画素データを参照すると、０．５であるのはフレーム１（ＦＲ０）、1であるのはフレーム２（ＦＲ１）、０．２５であるのはフレーム３（ＦＲ２）である。また、図５（ｂ）を参照すると、Ｙｎ−１はｎ＝０のとき０．２５、ｎ＝１のとき０．５、ｎ＝２のとき１である。ここで、同時刻（ｎ＝０）の各フレームの画素データを参照すると、０．２５であるのはフレーム３（ＦＲ２）、０．５であるのはフレーム１（ＦＲ０）、１であるのはフレーム２（ＦＲ１）である。更に、図５（ｃ）を参照すると、Ｙｎ−２はｎ＝０のとき１、ｎ＝１のとき０．２５、ｎ＝２のとき０．５である。ここで、同時刻（ｎ＝０）の各フレームの画素データを参照すると、１であるのはフレーム２（ＦＲ１）、０．２５であるのはフレーム３（ＦＲ２）、０．５であるのはフレーム１（ＦＲ０）である。
【００２３】
図７に、上記の数値と式（１）を用いて、フレーム間の自己相関係数値の計算例を示す。まず、ｋ＝１のときのＲ（１）、即ち、フレーム１とフレーム２間の自己相関係数値を求めるため、乗算器５５は、ＹｎＹｎ−１を算出する。図５を参照すると、ｎ＝０の場合は、画像データＦＲ０、ＦＲ２の注目画素と同一位置の画素を読み出し、ＦＲ０＊ＦＲ２の乗算を行えば良い。同様に、ｎ＝１の場合は、画像データＦＲ１、ＦＲ０の注目画素と同一位置の画素を読み出し、ＦＲ１＊ＦＲ０の乗算を行い、ｎ＝２の場合は、画像データＦＲ２、ＦＲ１の注目画素と同一位置の画素を読み出し、ＦＲ２＊ＦＲ１の乗算を行えば良い。加算器５４は、ｋ＝１の場合について、これらの乗算結果を加算器５４で加算し、除算器５５で加算結果を１／Ｎ、即ち１／３にすることにより、Ｒ（１）、即ち、フレーム１とフレーム２間の自己相関係数値を求めることができる。なお、ここでは、ｋ＝２としたＲ（２）、即ち、フレーム１とフレーム３間の自己相関係数値を、ＹｎＹｎ−２から同様にして求めることもできる。図７の例では、自己相関係数値Ｒ（１）、Ｒ（２）は、それぞれ０．５未満であるため、相関なしと判定される。
【００２４】
次に、相関判定部５６の動作例について説明する。上記のように１回目の処理で、フレーム１とフレーム２の間の自己相関係数値が得られる。次の回の処理では、フレーム１を格納したＦＲＢに次のフレーム４が格納されて、フレーム２を元データとしてフレーム３，４の画像データからフレーム２と３の間の自己相関係数値が得られる。これにより、フレーム１，２間およびフレーム２，３間の動き判定を行い、この動き判定の結果から、図３に示す４つのパターン＃１〜＃４のいずれに属するかを判断し、実施例１の（１）〜（４）で示したように、３Ｄ−ＤＮＲを掛けるか否かを判断して、３Ｄ−ＤＮＲユニットに判断結果を通知する。
【００２５】
なお、上述の相関判定部の動作例では、２回の処理で相関判定を行う例について説明したが、１回目の処理において、自己相関係数値Ｒ（１）、Ｒ（２）を求め、これにより、フレーム１，２間およびフレーム１，３間の動き判定を行い、この動き判定の結果から、図３とは異なる４つのパターン分けをして、例えば、フレーム１，２間およびフレーム１，３間の自己相関係数値が０．５以上と高い場合、または、フレーム１，２間の自己相関係数値は０．５未満と低いものの、フレーム１，３間の自己相関係数値が０．５以上と高い場合には、当該フレーム１の画素に対して３Ｄ−ＤＮＲを掛けると判断するようにしても良い。
【実施例３】
【００２６】
次に、この発明の第３実施例について説明する。実施例１，２では、３フレーム分の画像データの注目画素と同一座標の画素について自己相関係数値を求め、この自己相関係数値から動き判定を行い、この動き判定結果から、静止もしくは動き停止と判断される画素に適応的に３Ｄ−ＤＮＲを実施するものであった。これに対して、この実施例では、３フレーム分の画像データの注目画素と同一座標の画素について自己相関係数値を求めるとともに、前後のフレームにおける注目画素の周辺画素間についても自己相関係数値を求め、注目画素と同一座標の画素間の自己相関係数値と注目画素の周辺画素間の自己相関係数値の平均値をフレーム間の自己相関係数値として算出し、この自己相関係数値から動き判定を行い、この動き判定結果から、静止もしくは動き停止と判断される画素に適応的に３Ｄ−ＤＮＲを実施するものである。
【００２７】
この実施例の基本的な構成は、図１と同様である。異なる部分は、コンパレータ５の構成および動作である。したがって、実施例１と同様な構成および動作については、容易に類推できるので、それらの説明は省略し、コンパレータ５の構成および動作についてのみ説明する。
【００２８】
この実施例のコンパレータ５は、実施例１と同様に、３フレーム分の画像データの注目画素と同一座標の画素をＦＲＢ２，３，４から読み出して自己相関係数値を求める。続いて、真中のフレームの注目画素と前後のフレームにおける注目画素の周辺画素をＦＲＢ２，３，４から読み出して自己相関係数値を求め、先に求めた注目画素と同一座標の画素間の自己相関係数値と、続いて求めた注目画素と周辺画素間の自己相関係数値の平均値をフレーム間の自己相関係数値として算出する。次に、この自己相関係数値から相関判定を行い、この相関判定結果から、図３のパターンのいずれに属するかを判断して動き判定を行い、動き判定結果が静止もしくは動き停止のパターンであると判断される画素に３Ｄ−ＤＮＲを実施すると判断する。
【００２９】
次に、この実施例を実施例２に適用した場合について説明する。この実施例のコンパレータ５は、実施例２と同様に構成し、最初にフレーム１とフレーム２の注目画素間の自己相関係数値を算出する。次に、ＦＲＢからフレーム１の注目画素の周辺画素データとフレーム２，３の注目画素データを読み出し、フレーム１の注目画素の周辺画素とフレーム２の注目画素間の自己相関係数値を算出し、先に求めたフレーム１とフレーム２の注目画素間の自己相関係数値と、次に求めたフレーム１の周辺画素とフレーム２の注目画素間の自己相関係数値との平均値をフレーム１，２間の自己相関係数値とする。続いて、実施例２と同様に、更新されたフレーム２，３，４の画像データに基づいて、フレーム２とフレーム３の注目画素間の自己相関係数値を算出する。次に、ＦＲＢからフレーム２の注目画素データとフレーム３，４の注目画素の周辺画素データを読み出し、フレーム２の注目画素とフレーム３の注目画素の周辺画素間の自己相関係数値を算出し、先に求めたフレーム２とフレーム３の注目画素間の自己相関係数値と、次に求めたフレーム２の注目画素とフレーム３の注目画素の周辺画素間の自己相関係数値との平均値を、フレーム２，３間の自己相関係数値とする。
【００３０】
コンパレータ５の相関判定部５６は、上記で算出されたフレーム１，２間の自己相関係数値とフレーム２，３間の自己相関係数値とにより、フレーム１，２間およびフレーム２，３間の動き判定を行い、この動き判定の結果から、図３に示す４つのパターン＃１〜＃４のいずれに属するかを判断し、実施例１の（１）〜（４）で示したように、３Ｄ−ＤＮＲを掛けるか否かを判断し、３Ｄ−ＤＮＲユニットに判断結果を通知する。
【００３１】
この実施例のように、注目画素間の相関性だけでなく、周辺画素との間の相関性をも考慮して３Ｄ−ＤＮＲを掛けた場合には、ノイズと画像との判別が出来るようになるため、従来は除去することが出来なかった固定ビートノイズを容易に除去することが出来るようになる。
【００３２】
以上、この発明の実施例を図面により詳述してきたが、具体的な構成はこの実施例に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があってもこの発明に含まれる。例えば、上述の実施例３では、注目画素間の自己相関係数値に周辺画素との間の自己相関係数値を反映させるために、両者の平均値を対象フレーム間の自己相関係数値としているが、加重平均値等の他の計算方法によって反映させるようにしてもよい。また、各実施例で、コンパレータ５は、ハードウェア構成として説明したが、コンパレータ５をコンピュータで構成し、図１もしくは図４によって説明したコンパレータ５の各機能構成部を当該コンピュータのプログラムによって実現することも可能である。
【産業上の利用可能性】
【００３３】
この発明は、画像データを大量にメモリセル等の記憶手段に書き込む必要のある装置等に限ることなく、例えば、３Ｄ−ＤＮＲ処理が高速であることからテレビ受像機やビデオレコーダ等にも好適に利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】この発明の第１実施例である画像処理装置の電気的構成を示すブロック図である。
【図２】同画像処理装置の動作を説明する図である。
【図３】同実施例における３つのフレーム間の自己相関関係をパターン分けした図である。
【図４】この発明の第２実施例である画像処理装置におけるコンパレータの電気的構成を示すブロック図である。
【図５】（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、同実施例における注目画素データの一例を示す図である。
【図６】図５（ａ）、（ｂ）、（ｃ）のそれぞれの画像データを数値で示した図である。
【図７】同実施例におけるフレーム間の自己相関係数値の計算例を示す図である。
【符号の説明】
【００３５】
１  データセレクタ（画像選別手段）
２  フレームバッファ（記憶手段）
３  フレームバッファ（記憶手段）
４  フレームバッファ（記憶手段）
５  コンパレータ（判断手段）
６  ３Ｄ−ＤＮＲユニット（画像処理手段）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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